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toc_title: "\u5E94\u7528CatBoost\u6A21\u578B"
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# 在ClickHouse中应用Catboost模型 {#applying-catboost-model-in-clickhouse}

[CatBoost](https://catboost.ai) 是一个自由和开源的梯度提升库开发 [Yandex](https://yandex.com/company/) 用于机器学习。

通过此指令，您将学习如何通过从SQL运行模型推理在ClickHouse中应用预先训练好的模型。

在ClickHouse中应用CatBoost模型:

1.  [创建表](#create-table).
2.  [将数据插入到表中](#insert-data-to-table).
3.  [碌莽禄into拢Integrate010-68520682\<url\>](#integrate-catboost-into-clickhouse) （可选步骤）。
4.  [从SQL运行模型推理](#run-model-inference).

有关训练CatBoost模型的详细信息，请参阅 [培训和应用模型](https://catboost.ai/docs/features/training.html#training).

## 先决条件 {#prerequisites}

如果你没有 [Docker](https://docs.docker.com/install/) 然而，安装它。

!!! note "注"
    [Docker](https://www.docker.com) 是一个软件平台，允许您创建容器，将CatBoost和ClickHouse安装与系统的其余部分隔离。

在应用CatBoost模型之前:

**1.** 拉 [码头窗口映像](https://hub.docker.com/r/yandex/tutorial-catboost-clickhouse) 从注册表:

``` bash
$ docker pull yandex/tutorial-catboost-clickhouse
```

此Docker映像包含运行CatBoost和ClickHouse所需的所有内容：代码、运行时、库、环境变量和配置文件。

**2.** 确保已成功拉取Docker映像:

``` bash
$ docker image ls
REPOSITORY                            TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
yandex/tutorial-catboost-clickhouse   latest              622e4d17945b        22 hours ago        1.37GB
```

**3.** 基于此映像启动一个Docker容器:

``` bash
$ docker run -it -p 8888:8888 yandex/tutorial-catboost-clickhouse
```

## 1. 创建表 {#create-table}

为训练样本创建ClickHouse表:

**1.** 在交互模式下启动ClickHouse控制台客户端:

``` bash
$ clickhouse client
```

!!! note "注"
    ClickHouse服务器已经在Docker容器内运行。

**2.** 使用以下命令创建表:

``` sql
:) CREATE TABLE amazon_train
(
    date Date MATERIALIZED today(),
    ACTION UInt8,
    RESOURCE UInt32,
    MGR_ID UInt32,
    ROLE_ROLLUP_1 UInt32,
    ROLE_ROLLUP_2 UInt32,
    ROLE_DEPTNAME UInt32,
    ROLE_TITLE UInt32,
    ROLE_FAMILY_DESC UInt32,
    ROLE_FAMILY UInt32,
    ROLE_CODE UInt32
)
ENGINE = MergeTree ORDER BY date
```

**3.** 从ClickHouse控制台客户端退出:

``` sql
:) exit
```

## 2. 将数据插入到表中 {#insert-data-to-table}

插入数据:

**1.** 运行以下命令:

``` bash
$ clickhouse client --host 127.0.0.1 --query 'INSERT INTO amazon_train FORMAT CSVWithNames' < ~/amazon/train.csv
```

**2.** 在交互模式下启动ClickHouse控制台客户端:

``` bash
$ clickhouse client
```

**3.** 确保数据已上传:

``` sql
:) SELECT count() FROM amazon_train

SELECT count()
FROM amazon_train

+-count()-+
|   65538 |
+-------+
```

## 3. 碌莽禄into拢Integrate010-68520682\<url\> {#integrate-catboost-into-clickhouse}

!!! note "注"
    **可选步骤。** Docker映像包含运行CatBoost和ClickHouse所需的所有内容。

碌莽禄to拢integrate010-68520682\<url\>:

**1.** 构建评估库。

评估CatBoost模型的最快方法是编译 `libcatboostmodel.<so|dll|dylib>` 图书馆. 有关如何构建库的详细信息，请参阅 [CatBoost文件](https://catboost.ai/docs/concepts/c-plus-plus-api_dynamic-c-pluplus-wrapper.html).

**2.** 例如，在任何地方和任何名称创建一个新目录, `data` 并将创建的库放入其中。 Docker映像已经包含了库 `data/libcatboostmodel.so`.

**3.** 例如，在任何地方和任何名称为config model创建一个新目录, `models`.

**4.** 创建具有任意名称的模型配置文件，例如, `models/amazon_model.xml`.

**5.** 描述模型配置:

``` xml
<models>
    <model>
        <!-- Model type. Now catboost only. -->
        <type>catboost</type>
        <!-- Model name. -->
        <name>amazon</name>
        <!-- Path to trained model. -->
        <path>/home/catboost/tutorial/catboost_model.bin</path>
        <!-- Update interval. -->
        <lifetime>0</lifetime>
    </model>
</models>
```

**6.** 将CatBoost的路径和模型配置添加到ClickHouse配置:

``` xml
<!-- File etc/clickhouse-server/config.d/models_config.xml. -->
<catboost_dynamic_library_path>/home/catboost/data/libcatboostmodel.so</catboost_dynamic_library_path>
<models_config>/home/catboost/models/*_model.xml</models_config>
```

## 4. 从SQL运行模型推理 {#run-model-inference}

对于测试模型，运行ClickHouse客户端 `$ clickhouse client`.

让我们确保模型正常工作:

``` sql
:) SELECT
    modelEvaluate('amazon',
                RESOURCE,
                MGR_ID,
                ROLE_ROLLUP_1,
                ROLE_ROLLUP_2,
                ROLE_DEPTNAME,
                ROLE_TITLE,
                ROLE_FAMILY_DESC,
                ROLE_FAMILY,
                ROLE_CODE) > 0 AS prediction,
    ACTION AS target
FROM amazon_train
LIMIT 10
```

!!! note "注"
    功能 [模型值](../sql_reference/functions/other_functions.md#function-modelevaluate) 返回带有多类模型的每类原始预测的元组。

让我们预测一下:

``` sql
:) SELECT
    modelEvaluate('amazon',
                RESOURCE,
                MGR_ID,
                ROLE_ROLLUP_1,
                ROLE_ROLLUP_2,
                ROLE_DEPTNAME,
                ROLE_TITLE,
                ROLE_FAMILY_DESC,
                ROLE_FAMILY,
                ROLE_CODE) AS prediction,
    1. / (1 + exp(-prediction)) AS probability,
    ACTION AS target
FROM amazon_train
LIMIT 10
```

!!! note "注"
    更多信息 [exp()](../sql_reference/functions/math_functions.md) 功能。

让我们计算样本的LogLoss:

``` sql
:) SELECT -avg(tg * log(prob) + (1 - tg) * log(1 - prob)) AS logloss
FROM
(
    SELECT
        modelEvaluate('amazon',
                    RESOURCE,
                    MGR_ID,
                    ROLE_ROLLUP_1,
                    ROLE_ROLLUP_2,
                    ROLE_DEPTNAME,
                    ROLE_TITLE,
                    ROLE_FAMILY_DESC,
                    ROLE_FAMILY,
                    ROLE_CODE) AS prediction,
        1. / (1. + exp(-prediction)) AS prob,
        ACTION AS tg
    FROM amazon_train
)
```

!!! note "注"
    更多信息 [avg()](../sql_reference/aggregate_functions/reference.md#agg_function-avg) 和 [日志()](../sql_reference/functions/math_functions.md) 功能。

[原始文章](https://clickhouse.tech/docs/en/guides/apply_catboost_model/) <!--hide-->